背景：
pcl官方教程：http://www.pointclouds.org/documentation/tutorials/region_growing_segmentation.php#region-growing-segmentation
1. 使用感受
这个算法适合分割规则的物体或者说四四方方的东西，像房屋轮廓，纸箱折叠的情景。如官方给的效果图：
这个算法主要有4个参数来设置，我个人觉得算法还算是使用者友好的。主要要设置聚类点数上下界，蔓延时候搜索出来多少个附近点，面平滑阈值还有面的曲率阈值。
2. 算法细节
为了了解设置这些参数，让我们来了解一下如何内部细节。从官方的介绍里，算法的流程是写的很仔细的。为了让你更直观的明白，我概括的来说，就是从曲率小的面播种，从种子的位置出发，开始往四周搜索点，然后比对点于点之间的曲率和法线方向，如果差距小于阈值就视为同一个cluster。如果一个cluster无法再蔓延，在剩下的点云里再找曲率小的面播种，然后继续重复直到遍历完毕。
3. 调参效果
面平滑阈值（用于对比法线）还有面的曲率阈值（用于对比曲率）是最重要的参数。如果调大了，不仅仅是同一个平面，两个平面（它们的连着处弧度变化小的）都被视为同一个cluster.
4.跑自己的数据集
reg.setSmoothnessThreshold (3.0 / 180.0 * M_PI); reg.setCurvatureThreshold (1.0); （与官方代码一样的设置）
效果不好，有噪音的平面被分割成几十块。
那么调大一点平滑阈值。
reg.setSmoothnessThreshold (10.0 / 180.0 * M_PI); reg.setCurvatureThreshold (1.0);
又过于大了，垃圾桶没分割出来。
那么再调小一点平滑阈值。
reg.setSmoothnessThreshold (6.0 / 180.0 * M_PI); reg.setCurvatureThreshold (1.0);
部分垃圾桶被分割出来了。但还是不行。
调大一点曲率阈值。
reg.setSmoothnessThreshold (6.0 / 180.0 * M_PI); reg.setCurvatureThreshold (3.0);
效果没什么变化。
放弃。。
5. 总结，对于物体之间的转折处法线和曲率变化小的，算法比较难分割物体。如果点云有噪音，那就是灾难级的表现。而且算法对调参要求高，鲁棒性和普适性低。